Emploi Data Scientist

Retrouvez toutes les offres d'emploi disponibles de Data Scientist dans toute la France.

Offres d'emploi Data Scientist

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  1. Shift Technology

    • CDI
    • Télétravail total possible
  2. implicity

    • CDI
    • Télétravail partiel possible

Langage R, Hadoop, Spark, Machine Learning, segmentation des données, GBM, big data, etc. sont des mots qui font partie de ton quotidien ? En plus tu maitrises Python ou un langage de programmation équivalent ? Tu devrais donc trouver une offre d’emploi qui te correspond… :)

Sur Welcome to the Jungle, que tu sois en recherche d’un poste de data scientist ou de data analyst, tu trouveras plein d’offres d’emploi (CDI, CDD) ou de stage pour rejoindre une entreprise innovante à Paris ou à l’étranger. Que ce soit en startup ou chez un grand compte !

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  1. Listo Paye

    Listo est un éditeur de solution de gestion de la paie qui propose de simplifier la vie de l'employeur en automatisant le métier de la paie.

    Pour révolutionner la paie, Listo s'appuie sur plusieurs innovations dont la première est la mise au point d'un modèle informatique du droit du travail (droit social), une interface ultra-simple et utilisable par tous, sans connaissances, et enfin, de mettre à disposition son moteur de calcul en droit social via des connecteurs machine à machine (API).

    • Big Data, Recrutement, SaaS / Cloud Services
    • Nantes
    • Entre 15 et 50 salariés
  2. Intent Technologies

    Créée en 2011, Intent Technologies s’adresse aux acteurs du Bâtiment et de la Ville qui veulent développer la valeur d’usage et l’attractivité de leurs actifs et équipements, au plus près des attentes de leurs usagers.

    Elle est la seule entreprise de son domaine à déployer avec succès une plateforme cloud capable de faire interagir et de piloter l’essentiel des services, grâce à un catalogue de services connectés largement fourni et diversifié.

    Parce qu’il existe autant de solutions que de problèmes à résoudre dans l’immobilier et la gestion de l’espace collectif, Intent Technologies a fait le choix d’un écosystème universel ; autrement dit, elle agit comme une véritable “colonne vertébrale” physique et numérique pour ses clients.

    A l’ère de la troisième révolution industrielle, sa vocation est d’améliorer continuellement l’usage des lieux de vie et de travail de leurs occupants.

    • Big Data, Intelligence artificielle / Machine Learning, SaaS / Cloud Services
    • Lille, Toulouse
    • Entre 15 et 50 salariés
  3. Orange

    Orange a besoin de vous pour conquérir de nouveaux territoires.

    Chez Orange, ils partent à la conquête de nouveaux territoires dans le big data, l’IoT, l’IA, la virtualisation des réseaux, le Cloud, le développement, la 5G, la cybersécurité, le mobile banking, et bien d’autres encore.

    Si ces nouvelles technos vous passionnent et si vous voulez découvrir des projets que vous ne soupçonnez pas forcément chez Orange, rejoignez leurs équipes partout en France qui vous prouveront le contraire.

    • Big Data, Electronique / Télécommunications, Objets connectés
    • > 2000 salariés
  4. Shape It

    shape it est une ESN verte et sociale créée en 2020. 

    70 salarié·es engagé·es pour un IT plus durable et responsable : 

    Neutralité carbone, Répartition de la richesse, Impact positif, Egalité F/H, Numérique Responsable, Droit à la Formation.

    Intégrer shape it, c'est vivre une expérience positive au sein d'une communauté technique high level composée de Développeurs et Développeuses, de DevOps, de Product Owner, de Chef·fes de projet, de Data Analyst et d'Adminsys et Réseaux. 

    Proximité, Challenge, Eco-Citoyenneté, Engagement.

    • Big Data, IT / Digital, Logiciels
    • Lyon, Lille
    • Entre 50 et 250 salariés
  5. Inferential

    Pour pouvoir vendre des produits de santé, il faut prouver leur efficacité et évaluer leur sécurité avec des données.

    Cela requiert : 

    • de l’expertise,
    • une architecture informatique sécurisée et robuste,
    • des outils de collecte et d’analyse des données,
    • des procédures opérationnelles et des standards,
    • des connaissance règlementaires et scientifiques et
    • une Dream team!

    Inferential, c'est tout ça à la fois! Laboratoires pharmaceutiques, biotechs, medtechs, fabricants de cosmétiques, ils nous confient ce sujet clef!

    • Big Data, Pharmaceutique / Biotechnologique, Santé
    • Paris
    • Entre 15 et 50 salariés
  6. SNCF Connect & Tech

    SNCF Connect & Tech, filiale privée de SNCF Voyageurs, est le leader du numérique et du e-commerce français dans le secteur des mobilités qui réunit les compétences numériques au service du client. 

    En s’appuyant sur l’expertise de plus de 1200 collaborateurs basés à Lille, Nantes et Paris, SNCF Connect & Tech conçoit et implémente les solutions digitales clients du groupe SNCF.

    Son ambition : innover pour rendre les mobilités durables accessibles à tous.

    Quelques projets phares :

    • le développement de sites comme transilien.com, SNCF.com, thalys.com,
    • l’appli et le site e-commerçant SNCF Connect,
    • les services numériques comme les abonnements et cartes commerciales,
    • les logiciels pour les agents du Groupe SNCF (contrôle, embarquement, lutte anti fraude, conduite),
    • le développement du service numérique de gestion des flux d’information voyageur.
    • Application mobile, Big Data, E-commerce, Intelligence artificielle / Machine Learning, Logiciels, Mobilité
    • La Défense, Lille, Nantes
    • Entre 250 et 2000 salariés
Questions fréquentes

Pourquoi et comment devenir un data scientist?

Avec les progrès continuels qui sont enregistrés dans le domaine de la technologie de l’information, beaucoup de métiers plus ou moins nouveaux sont apparus et suscitent autant d’intérêt que de questionnements. On y compte le métier de data scientist dont il est question ici.

Quand peut-on être qualifié de data scientist?
Quelles sont les exigences de ce métier?
Quel est le bagage intellectuel requis pour prétendre à ce titre?

L’intérêt de la data science

Dans un monde où les informations circulent de plus en plus vite et sont quasi accessibles par tous et à tout moment grâce à internet, il apparaît plus que judicieux de savoir les capter et les exploiter en vue d’améliorer les offres et services dans tous les domaines.
C’est le principe premier de la science des données communément appelée data science. Elle permet en effet à toute personne engagée dans une entreprise d’être averti en temps réel des besoins actuels de ses clients actuels, potentiels et futurs. Une bonne analyse de données ciblées existant sur internet et émises par les individus et/ou groupes d’individus sur divers sujets offre en effet la possibilité de prédire quelques-unes de leurs tendances futures de consommation et d’anticiper certains de leurs besoins.
C’est donc un élément important sur lequel peuvent tabler les responsables d’entreprises pour faire la différence sur les marchés de plus en plus concurrentiels.
Mais en quoi consiste concrètement le travail de data scientist?

Quelles missions pour le Data scientist?

La data science est ce qu’on peut traduire littéralement par science des données. En conséquence, on peut raisonnablement considérer que le data scientist est cette personne qui se charge dans une organisation, de l’analyse, du traitement et de la présentation de données bien spécifiques à ses responsables ou superviseurs en vue de faciliter la prise de décisions dans des sphères données.
Le data scientist récupère donc toutes les données liées plus ou moins directement aux activités de son organisation et collectées suivant différents moyens par cette dernière afin de les dépouiller, de les croiser, de les analyser, de les organiser, et de dégager les grandes tendances qui en découlent.
Ce sont ces dernières qu’elle présente à ses responsables en les leur rendant accessibles et faciles à exploiter. Les résultats de ses analyses peuvent prendre la forme de modèles explicatifs ou prédictifs, de diagrammes, de tableaux de bord ou de recommandations, susceptibles d’aider dans la prise de décisions raisonnées. Le data scientist peut être associé à la définition des méthodologies de collecte et de stockage desdites données ainsi qu’aux stratégies de traitement de ces dernières selon leur volume et leur sensibilité. Pour ce faire, il est nécessaire qu’il développe certaines compétences et aptitudes bien précises.
Quelles sont-elles?

Compétences et diplômes requis pour être un Data scientist

Parce qu’il est au cœur de la gestion des données et donc des bases de données plus ou moins complexes, le data scientist doit forcément détenir un solide background en :

  • programmation informatique (algorithmique, conception et gestion de base de données, …);
  • analyse statistique et mathématiques appliquées;
  • gestion de projets;
  • stratégie de marketing;
  • etc.

Il est appelé à manipuler des statistiques de tout genre et à ce titre, il lui faut être techniquement excellent en analyse et en réalisation de diagrammes statistiques, en sécurisation de données et bien plus encore.

Il doit par ailleurs avoir un sens élevé de l’analyse et de la synthèse d’informations et détenir des connaissances plus que sommaires dans les secteurs d’activités de l’organisation où il exerce.

Il existe bien d’autres domaines dans lesquels ce dernier peut renforcer ses connaissances et sa technicité pour être plus côté sur le marché.

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